前言

近日,笔者学习了Maxent模型预测,在这里做一个总结和分享。


一、数据处理

1.已知物种及其经纬度地理位置,保存为csv格式文件。
新建表格,三列分别为‘name’,‘longitude’,‘latitude’如图;
(本文以美国华盛顿州Vespa mandarinia已被证实目击报告数据为例)

name longitude latitude
Vespa mandarinia -122.6613 48.9392
Vespa mandarinia -122.3544 48.723779

文件“另存为”——选择.csv文件格式——“保存”。

2.环境数据:世界气候数据网站下载 (http:// www.worldclim. org)19 个气象数据变量。下载格式一般为tif格式,需要转换为asc格式

二、Maxent软件

1.下载Maxent生态位模型软件

(需Java运行环境,请先去Java官网(http://java.com)下载好)
链接:https://pan.baidu.com/s/1HFU6D8lOmqOFsAX1QyTSJg
提取码:0209

2.Maxent的使用

1.打开Maxent

2.Samples输入csv格式文件,Environmental layers输入环境变量;
环境变量更改Continuous—Categorical;
选择合适的Output directory(注意:目录尽量全英文);

3.Settings设置:
Randon test percentage设置为25;Test sample file选择csv文件。

4.关闭Setting窗口,点击‘Run’,输出结果。

三、结果分析

1.文件夹结果如图所示,打开网页可以查询结果。(尽量不要随意更改结果所在文件夹,否则网页图片无法显示。)

2.plots输出图片结果,其中‘Vespa_mandarinia’地图色彩划分潜在生存概率;‘Vespa_mandarinia_roc’中,采用ROC曲线分析方法来测试Vespa mandarinia可能传播的最大预测模型的准确性。 在ROC曲线下的面积被称为AUC值,它通常被用作模型预测精度的指标。 它的值越接近1.0,模型的预测结果就越准确。


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